Jornal Internacional de Swarm Intelligence e Computação Evolutiva

Abstrato

Um algoritmo melhorado de otimização multitracker e múltiplas subpopulações

Rizk M. Rizk-Allah, Fatma Helmy Ismail, Aboul Ella Hassanien

Recentemente, foi introduzido um algoritmo de otimização baseado na população, denominado algoritmo de otimização multitracker (MTOA), baseado no conceito de rastreador. Este artigo propõe uma nova variação do MTOA original denominada MTOA baseado na migração (MTOA1), que emprega múltiplas subpopulações de rastreadores para obter um desempenho superior. O algoritmo proposto difere do MTOA tradicional porque divide a população inicial em múltiplas subpopulações para melhorar o processo de pesquisa em diferentes áreas do espaço de pesquisa. Além disso, a informação é trocada entre as subpopulações de forma iterativa e cíclica. Os melhores rastreadores globais na primeira subpopulação são utilizados para atualizar os rastreadores globais da segunda subpopulação, e este processo de atualização continua para todas as subpopulações subsequentes. A exploração e a exploração são equilibradas nesta abordagem cíclica para múltiplas populações. O MTOA1 proposto é validado com base nos problemas de benchmark CEC2017, sendo observada uma melhoria em relação ao MTOA original. Além disso, o MTOA1 é utilizado para resolver o problema clássico de projeto de vigas soldadas e é comparado com oito algoritmos de otimização recentemente propostos. Os resultados confirmam a superioridade do algoritmo proposto.